[发明专利]确定自主车辆的可驾驶自由空间在审
| 申请号： | 201980000945.4 | 申请日： | 2019-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN110494863A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | M·兰卡沃特;姚健;张栋;陈家智 | 申请（专利权）人： | 辉达公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/66;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11336 北京市磐华律师事务所 | 代理人： | 高伟<国际申请>=PCT/US2019/ |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 在各种示例中，可以接收传感器数据，该传感器数据表示位于物理环境中的车辆的传感器的视场。传感器数据可以应用于机器学习模型，该机器学习模型计算与将物理环境中的不可驾驶的空间与可驾驶的自由空间分开的边界相对应的一组边界点和用于与所述边界相对应的该组边界点的边界点的类标签。可以从由传感器数据表示的一组边界点确定物理环境内的位置，并且可以使用位置和类标签通过可驾驶的自由空间内的物理环境来控制车辆。 | ||
| 搜索关键词： | 物理环境 传感器数据 组边界 机器学习模型 驾驶 标签 接收传感器 使用位置 边界点 传感器 视场 应用 | ||
【主权项】：
1.一种方法，包括：接收由物理环境中的车辆的一个或多个传感器生成的传感器数据；将所述传感器数据应用于神经网络；通过所述神经网络的第一流计算由所述传感器数据表示的一组边界点，所述一组边界点与将所述物理环境内的可驾驶的自由空间与所述物理环境内的不可驾驶的空间分开的边界相对应；确定与所述一组边界点相对应的所述物理环境内的位置；通过所述神经网络的第二流计算所述一组边界点中的边界点的类标签；并且至少部分地基于所述位置和所述类标签执行一个或多个操作，以用于通过所述物理环境控制车辆。/n
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